MongoDB $ stdDevPop

MongoDBでは、$stdDevPop 集計パイプライン演算子は、入力値の母標準偏差を計算します。

入力値は、ドキュメントのグループ（つまり、同じキーでグループ化されたドキュメント）からのものにすることも、単一のドキュメント内の複数のフィールドにすることもできます。

構文

$stdDevPop 演算子は2つの構文をサポートします。

構文1：

{ $stdDevPop: <expression> }

構文2：

{ $stdDevPop: [ <expression1>, <expression2> ... ]  }

最初の構文は1つの引数を受け入れ、2番目の構文は複数の引数を受け入れます。

$groupで使用する場合ステージでは、最初の構文のみを使用できます。この場合、$stdDevPop キーごとに同じグループを共有するドキュメントのグループについて、指定された式の母標準偏差を返します。

構文1の例（単一引数）

構文1を使用する例をいくつか示します。

グループ化されたドキュメント

この例では、$stdDevPopを使用しています $groupと組み合わせてキーでグループ化されたドキュメントのグループ全体の標準偏差を返します。

stonksというコレクションがあるとします。次のドキュメントを使用：

{ "_id" : 1, "ticker" : "gme", "price" : 10 }
{ "_id" : 2, "ticker" : "gme", "price" : 40 }
{ "_id" : 3, "ticker" : "gme", "price" : 90 }
{ "_id" : 4, "ticker" : "gme", "price" : 180 }
{ "_id" : 5, "ticker" : "gme", "price" : 290 }
{ "_id" : 6, "ticker" : "gme", "price" : 390 }
{ "_id" : 7, "ticker" : "gme", "price" : 190 }
{ "_id" : 8, "ticker" : "gme", "price" : 90 }
{ "_id" : 9, "ticker" : "gme", "price" : 10 }
{ "_id" : 10, "ticker" : "jnj", "price" : 131 }
{ "_id" : 11, "ticker" : "jnj", "price" : 133 }
{ "_id" : 12, "ticker" : "jnj", "price" : 138 }
{ "_id" : 13, "ticker" : "jnj", "price" : 141 }
{ "_id" : 14, "ticker" : "jnj", "price" : 145 }
{ "_id" : 15, "ticker" : "jnj", "price" : 150 }
{ "_id" : 16, "ticker" : "jnj", "price" : 154 }
{ "_id" : 17, "ticker" : "jnj", "price" : 156 }
{ "_id" : 18, "ticker" : "jnj", "price" : 160 }

これらのドキュメントをtickerでグループ化できますフィールドをクリックし、$stdDevPopを使用します priceの母標準偏差を返す各グループのフィールド：

db.stonks.aggregate(
   [
     {
       $group:
          {
            _id: "$ticker",
            standardDeviation: { $stdDevPop: "$price" }
          }
     }
   ]
)

結果：

{ "_id" : "gme", "standardDeviation" : 123.7380746218039 }
{ "_id" : "jnj", "standardDeviation" : 9.752492558885207 }

そのgmeを見ることができます jnjよりもはるかに高い標準偏差があります。

配列

この例では、$stdDevPopを適用します値の配列を持つフィールドを含む単一のドキュメントに。

このオプションは、単一引数構文を使用する場合にのみ使用できます。マルチ引数構文を使用する場合、配列は無視されます（これについては以下で詳しく説明します）。

playersというコレクションがあるとします。次のドキュメントを使用：

{ "_id" : 1, "player" : "Homer", "scores" : [ 1, 7, 2, 3, 8, 7, 1 ] }
{ "_id" : 2, "player" : "Marge", "scores" : [ 0, 1, 8, 17, 18, 8 ] }
{ "_id" : 3, "player" : "Bart", "scores" : [ 15, 11, 8, 0, 1, 3 ] }
{ "_id" : 4, "player" : "Brian", "scores" : [ 7 ] }
{ "_id" : 5, "player" : "Farnsworth", "scores" : [ ] }
{ "_id" : 6, "player" : "Meg", "scores" : null }

$stdDevPopを適用できます scoresに各ドキュメントのフィールド：

db.players.aggregate(
   [
     {
       $project:
          {
            standardDeviation: { $stdDevPop: "$scores" }
          }
     }
   ]
)

結果：

{ "_id" : 1, "standardDeviation" : 2.849991049037143 }
{ "_id" : 2, "standardDeviation" : 6.968181653455625 }
{ "_id" : 3, "standardDeviation" : 5.467073155618908 }
{ "_id" : 4, "standardDeviation" : 0 }
{ "_id" : 5, "standardDeviation" : null }
{ "_id" : 6, "standardDeviation" : null }

この場合、最初の3つのドキュメントは、それぞれの配列にあるさまざまな数値の標準偏差を返しました。

ドキュメント4の結果、0の標準偏差が発生しました。これは、配列に1つの番号しか指定していないためです。

ドキュメント5がnullを返しました空の配列を提供したためです。

ドキュメント6がnullを返しました nullを提供したため引数として。

構文2の例（複数の引数）

2番目の構文には、$stdDevPopの提供が含まれます。複数の引数があります。 $stdDevPop 次に、提供されたすべての引数に基づいて標準偏差を計算します。

dataというコレクションがあるとします。次のドキュメントを使用：

{ "_id" : 1, "a" : 1, "b" : 2, "c" : 3, "d" : 4 }
{ "_id" : 2, "a" : 1, "b" : 2, "c" : 3, "d" : [ 4 ] }
{ "_id" : 3, "a" : 1, "b" : 2, "c" : 3, "d" : "Hey" }

$stdDevPopを使用できます aの母標準偏差を返す、b 、c 、およびd 各ドキュメントのフィールド：

db.data.aggregate(
   [
     {
       $project:
          {
            result: { $stdDevPop: [ "$a", "$b", "$c", "$d" ] }
          }
     }
   ]
)

結果：

{ "_id" : 1, "result" : 1.118033988749895 }
{ "_id" : 2, "result" : 0.816496580927726 }
{ "_id" : 3, "result" : 0.816496580927726 }

ドキュメント1は、1の入力値に基づいて標準偏差を返します。、2 、3 、および4 。

ただし、最後の2つのドキュメントは、1の入力値の標準偏差のみを返しました。、2 、および3 。 $stdDevPop オペレーターはdを無視しました田畑。

なぜですか？

それが機能する方法は、$stdDevPopです。数値以外の値を無視します。したがって、この場合は"Hey"を無視しましたドキュメント3で、残りの（数値）フィールドからの母標準偏差を計算しました。

ドキュメント2については、そのd フィールドに配列が含まれています。前述のように、$stdDevPop マルチ引数構文を使用する場合、演算子は配列を無視します。より正確には、このコンテキストで使用される場合、配列は非数値として扱われます。そして、前述のように、$stdDevPop 数値以外の値を無視します。

すべての値が数値以外の場合、$stdDevPop nullを返します。

欠落しているフィールド

複数引数の構文を使用する場合は、$stdDevPop 欠落しているフィールドはすべて無視されます。つまり、存在しないフィールドを指定すると、それは無視されます。フィールドが存在しない場合は、nullを返します。。

例：

db.data.aggregate(
   [
     {
       $project:
          {
            result: { $stdDevPop: [ "$a", "$b", "$c", "$d", "$e" ] }
          }
     }
   ]
)

結果：

{ "_id" : 1, "result" : 1.118033988749895 }
{ "_id" : 2, "result" : 0.816496580927726 }
{ "_id" : 3, "result" : 0.816496580927726 }

この場合、追加のフィールド（$e）を提供しました）ドキュメントに存在しません。 $stdDevPop 実行する残りのフィールドに基づいて標準偏差を計算しました存在します。

ただし、なしの場合は次のようになります存在するフィールドの数：

db.data.aggregate(
   [
     {
       $project:
          {
            result: { $stdDevPop: [ "$x", "$y", "$z" ] }
          }
     }
   ]
)

結果：

{ "_id" : 1, "result" : null }
{ "_id" : 2, "result" : null }
{ "_id" : 3, "result" : null }

結果はnullですすべてのドキュメントに対して。

単一引数の構文を使用する場合、フィールドが欠落していると、nullになります。。

例：

db.stonks.aggregate(
   [
     {
       $group:
          {
            _id: "$ticker",
            standardDeviation: { $stdDevPop: "$oops!" }
          }
     }
   ]
)

結果：

{ "_id" : "gme", "standardDeviation" : null }
{ "_id" : "jnj", "standardDeviation" : null }

利用可能なステージ

$stdDevPop 次の段階で利用できます：

$group
$project
$addFields
$set
$replaceRoot
$replaceWith
$match $exprを含むステージ表現

サンプル標準偏差を計算する

MongoDB $stdDevSampを参照してください サンプルを取得する必要がある場合 母集団とは対照的な標準偏差標準偏差。この演算子は、値に母集団について一般化するデータの母集団のサンプルが含まれている場合に役立ちます。